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模型预测控制理论及应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7页
目录第9-13页
第一章 绪论第13-37页
    1.1 引言第13-15页
    1.2 预测控制的机理与特征第15-16页
        1.2.1 预测模型第15页
        1.2.2 滚动优化第15-16页
        1.2.3 反馈校正第16页
    1.3 预测控制在递阶控制结构中的位置第16-18页
    1.4 预测控制的研究概况第18-29页
        1.4.1 参数优化设计第18-19页
        1.4.2 广义预测控制第19-21页
        1.4.3 非线性预测控制第21-25页
        1.4.4 稳定性分析第25-26页
        1.4.5 鲁棒性分析第26-29页
    1.5 预测控制软件包的发展历程第29-32页
    1.6 预测控制的应用概况第32-34页
    1.7 论文各部分的主要内容第34-37页
第二章 基于积分对象和稳定对象的多目标稳态优化方法第37-51页
    2.1 引言第37-38页
    2.2 复杂工业过程的多目标分层优化要求第38-39页
    2.3 预测控制两级分层优化结构第39-40页
    2.4 基于积分对象和稳定对象的动态模型与稳态模型第40-44页
    2.5 预测控制多目标稳态优化方法第44-47页
        2.5.1 可稳性分析第44页
        2.5.2 可行性分析第44-45页
        2.5.3 缓冲区设置第45-46页
        2.5.4 经济优化第46页
        2.5.5 工作点优化第46-47页
    2.6 仿真试验与结果第47-49页
    2.7 本章小结第49-51页
第三章 基于MIN-MAX原理的预测控制鲁棒参数设计第51-61页
    3.1 引言第51-52页
    3.2 DMC算法参数分析第52-54页
    3.3 预测控制鲁棒参数设计方法第54-55页
    3.4 MIN-MAX优化命题求解第55-56页
    3.5 仿真试验与结果第56-59页
    3.6 本章小结第59-61页
第四章 一种基于分段反馈的离线预测控制算法第61-75页
    4.1 引言第61-62页
    4.2 线性矩阵不等式(LMI)及相关引理第62-65页
    4.3 基于分段反馈的离线预测控制算法第65-69页
    4.4 离线预测控制扩展算法第69-70页
    4.5 仿真试验与结果第70-73页
    4.6 本章小结第73-75页
第五章 基于分段终端加权的模型预测控制算法及稳定性分析第75-85页
    5.1 引言第75-76页
    5.2 相关工作第76-78页
    5.3 基于分段终端加权的预测控制算法第78-82页
    5.4 算法稳定性分析第82页
    5.5 仿真试验与结果第82-83页
    5.6 本章小结第83-85页
第六章 基于渐近黑箱理论的多变量过程辨识方法第85-99页
    6.1 引言第85-86页
    6.2 传统辨识建模方法存在问题第86-87页
    6.3 渐近黑箱理论第87-90页
    6.4 基于渐近黑箱理论的多变量过程辨识方法第90-92页
    6.5 多变量测试信号设计第92-93页
    6.6 仿真试验与结果第93-97页
    6.7 本章小结第97-99页
第七章 模型预测控制的工业应用第99-111页
    7.1 引言第99页
    7.2 模型预测控制在乙醛精制单元的应用第99-105页
        7.2.1 乙醛精制工艺介绍及现状分析第99-100页
        7.2.2 先进控制软件包FRONTAPC第100-102页
        7.2.3 乙醛精制先进控制系统设计第102-104页
        7.2.4 工程实施过程第104页
        7.2.5 乙醛精制先进控制应用效果第104-105页
    7.3 PTA溶剂脱水塔先进控制与优化操作第105-109页
        7.3.1 溶剂脱水塔工艺介绍及现状分析第105-106页
        7.3.2 先进控制的软硬件配置及体系结构第106-107页
        7.3.3 溶剂脱水塔先进控制与优化操作第107-109页
            7.3.3.1 溶剂脱水塔先进控制方案第107-108页
            7.3.3.2 溶剂脱水塔优化操作方案第108-109页
        7.3.4 溶剂脱水塔先进控制应用效果第109页
    7.4 本章小结第109-111页
第八章 结论和展望第111-113页
参考文献第113-125页
致谢第125-126页
附录第126-135页

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